被算法占领的世界！Stitch Fix利用机器学习设计网红时装

算法控制着我们生活中的方方面面：我们所听到的音乐，我们所观看的节目，我们所阅读的故事，甚至是我们的投票。虽然它们常被用于揭示消费者的喜好和给出建议，但是如今，品牌们开始把算法整合到产品本身中。

在线服装零售商Stitch Fix认为算法是服装设计的未来，并已经将其整合的产品推向市场。Kleiner Perkins风投公司的趋势预报员Mary Meeker在其2017年的报告中提及了Stitch Fix的算法设计方案。但是这种策略真的会产生更好的东西，还是只会导致设计的平庸化？

Stitch Fix的首席算法师Eric Colson是该公司75人数据团队的主任，他表示：“之所以客户会选择我们，是因为他们不想去购物。也许五年后，人们会说‘还记得我们以前逛街购物吗？太疯狂了！’”

自2011年成立以来，Stitch Fix一直在慢慢地发展壮大，目前已经发展到超过5700名员工，从2014年就实现了盈利，并在去年创造了7.3亿美元的收入。

Stitch Fix是如何工作的呢：消费者登录网站后需要填写一份详细的问卷，内容包括尺寸、穿衣风格、松紧程度、喜恶的颜色以及特定场合服装的穿着频率。去年，该公司和Pinterest进行了合作，可以让各公司更多的了解客户的喜好。用户可以创建自己的图相册，算法会分析分类，然后将这些信息反馈到用户的档案中。通过使用这些数据，算法可以挖掘Stitch Fix库存，找到符合档案的款式。

在算法完成任务后，人类设计师将会接管流程。在物品被包装寄给客户之前，设计师会查看最后的选择，并提供造型建议，比如如何穿搭或装饰。当客户拿到快递后，可以选择保留或者退还。Stitch Fix跟踪人们的喜恶，并使用这些数据点去选择下一批物品。

去年，Stitch Fix不仅使用算法为客户挑选衣服，也开始真正的设计新款式。到目前为止，这个被成为Hybrid Design的计划已经通过机器学习使用这种方法设计了30多件款式。

Colson曾在Netflix的工程和数据科学部分担任主任一职，他如是评价Hybrid Design项目：“我们发现了市场空白，并把握住了生产本应不存在的物品的机会。”

Stitch Fix细心收录了所有的库存，并将每一件服装分解成30-80种特性，比如颜色、长度、纽扣数量、下摆形状、面料成分、款式、袖口、领型等等。由于存在这么多的理论组合，所以需要算法来分析。

该程序还可以基于消费者的档案发现哪些特征最受欢迎，并查看是否有特定服装的重叠。如果没有，则表明这是市场空白。值得思考的是，它们是否会在同一件衣服上做的更好？这完全是经历大量的设计后才会注意到的细节问题。

目前Stitch Fix仍然需要人类设计师根据算法提供的特点来设计出实际的服装，Colson表示：“这是机器学习加专家的判断。”

算法设计的最大问题是产品是否优质。Stitch Fix表示，Hybrid Design的服装仅使用了公司总库存的1%，就已经表现强劲。也就是说，没有一件服装是冒险或者超前时尚的，每一件都是适合穿着的，所有认同Stitch Fix的客户都会喜欢。

当被问及基于最流行特征设计出的服装会不会产生太多的相似性，Colson表示：“我们对人们选择衣服的原因有一个模型。现实中人们购买衣服有两个原因，一个是天生的融入欲望，你想要和他人一样，这就是为什么会产生流行趋势。我们同样也有天生的个性欲望，而我们的算法是可以做到这两点的。”

比如说，Stich Fix的模型是基于高度个性化的数据，和市场上常用的数据是不同的。当然，Colson也表示，并不存在一个尺寸适合所有的解决方案。他们的成功取决于是否有足够的产品种类和适合特定客户的正确服装。由于Hybrid Design算法可以分析消费者对当前库存的真实需求，所以他们可以更好的满足消费者。

对于使用机器学习来设计服装，Colson表示：“我认为只要可行，消费者并不关心。”对于他和他的团队来说，这只是另一种更好为人们服务的方式，可以提供更多的种类，填补市场的空白。他说：“我们的目标，一个事满足现有的需求，另一个是满足更多客户的需求。个性化将会为每个人提供足够的产品分类。”